Найкращі платформи для програмування на R-мові
Мова програмування R є одним із найпопулярніших інструментів для статистичного аналізу та візуалізації даних. Він широко застосовується у багатьох галузях, таких як медицина, фінанси, маркетинг та наука.
Одним із найпопулярніших місць, де можна використовувати мову R, є дослідницькі та аналітичні центри в університетах та дослідницьких інститутах. У цих організаціях R використовується для аналізу великих масивів даних, побудови статистичних моделей та візуалізації результатів.
Крім того, R широко застосовується у бізнесі. Він використовується для аналізу ринкових даних, прогнозування продажів, оптимізації процесів та багатьох інших завдань, пов'язаних із аналізом даних. Багато компаній створюють свої відділи даних, де фахівці з аналізу даних використовують R своєї роботи.
Нарешті, R може бути використаний у дослідницьких проектах, де потрібно проведення статистичного аналізу чи візуалізації даних. Наприклад, R може бути корисним у дослідженнях у галузі соціології, психології, економіки та інших дисциплін, де важливо проаналізувати великі обсяги даних.
| Місце | Опис |
|---|---|
| Онлайн редактори | Інтерактивні середовища розробки, доступні через інтернет |
| Локальні IDE | Інтегровані середовища розробки, що встановлюються на комп'ютер |
| Консоль R | Командний рядок для запуску коду на R без графічного інтерфейсу |
| Інтегровані середовища розробки для інших мов програмування | Деякі IDE мають плагіни для розробки на R |
| Текстові редактори | Прості редактори з підсвічуванням синтаксису для роботи з R |
| Джерело: addskill.com | |
На чому написано R?
R доступний у кількох формах: вихідний текст програм, написаний на C (і деякі підпрограми у Fortran77) та у відкомпілюваному вигляді. відразу ж у власному вікні можуть бути збережені в різних форматах (наприклад, jpg, png, bmp, eps, або wmf під Windows, ps, bmp, pictex під Unix).
Де використовується R?
Де використовується? Мова програмування R застосовується для обробки та аналізу даних. Вкрай корисний у сфері статистичних досліджень та побудови різноманітних моделей, а тому затребуваний серед математиків, економістів, генетиків та багатьох інших вчених.
Що краще за Python або R?
R відмінно підходить для складних візуалізацій, на відміну від Python. R важко інтегрувати у виробничий процес, а Python легко може стати частиною продукту. Коди Python легше підтримувати, і вони надійніші, ніж аналогічні алгоритми на R. Раніше Python не вистачало бібліотек для data-аналізу та ML.